تعیین و تشخیص ضربان قلب در سیگنال الکتریکی قلب برای کاربردهای پزشکی از راه دور

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان

1 دانشگاه تهران

2 دانشگاه تهران/ پردیس دانشکده های فنی/ دانشکده نقشه برداری و اطلاعات مکانی

3 دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی ایران، تهران، ایران

چکیده

نوار قلب، تغییرات پتانسیل الکتریکی عضلات قلب را نشان می دهد. این سیگنال اطلاعات با ارزشی درباره وضعیت بیمار نظیر ضربان قلب را در اختیار پزشکان قرار می دهد. در سال‌های اخیر با توجه به پیشرفت فناوری های پزشکی از راه دور، تحلیل خودکار این سیگنال به منظور تعیین ضربان قلب موضوع تحقیقات زیادی بوده و الگوریتم های مختلفی برای این کار معرفی شده اند. این الگوریتم ها عموما پیچیدگی های زیادی داشته و کمتر متناسب با شکل و ظاهر سیگنال لید مورد استفاده بوده اند. هدف اصلی این پژوهش ارائه الگوریتمی جدید، آسان، با پیچیدگی محاسباتی کم و متناسب با ویژگی های ظاهری سیگنال استفاده‌شده، جهت تعیین ضربان قلب و استخراج پیک S در قطعه QRS، به منظور استفاده در کاربردهای پزشکی از راه دور است. این الگوریتم برای 93 سیگنال مختلف اشتقاق V2 پیاده سازی شده و خطای مثبت و منفی که نشان دهنده کارایی الگوریتم هستند، به ترتیب 100% و 95/99‌% بدست آمده اند. در نهایت الگوریتم ارائه شده در قالب نرم افزار کاربردی اندرویدی پیاده سازی شده است.

کلیدواژه‌ها


[1]   G. Ramesh, D. D. Satyanarayana, and M. Sailaja, “Automatic Detection of Cardiac Arrhythmia through ECG Signal Analysis : A Review *,” 2017.
[2]   M. Gertsch, The ECG: a two-step approach to diagnosis. Springer Science & Business Media, 2004.
[3]   M. Navale, S. Damare, R. Chavan, R. Dube, and S. Patil, “Android Based Heart Monitoring and Reporting System,” International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, vol. 3, no. 5, pp. 6544–6546, 2014.
[4]   P. Sundaram, “Patient monitoring system using android technology,” International Journal of Computer Science and Mobile Computing, vol. 2, no. 5, pp. 191–201, 2013.
[5]   J. Francis, “ECG monitoring leads and special leads,” Indian pacing and electrophysiology journal, vol. 16, no. 3, pp. 92–95, 2016.
[6]   D. E. Upasani and R. D. Kharadkar, “Automated ECG Diagnosis,” IOSR Journal of Engineering, vol. 2, no. 5, pp. 1265–1269, 2012.
[7]   S. Banerjee, R. Gupta, and M. Mitra, “Delineation of ECG characteristic features using multiresolution wavelet analysis method,” Measurement, vol. 45, no. 3, pp. 474–487, 2012.
[8]   A. A. Sokolova, N. S. Pyko, S. A. Pyko, Y. D. Uljanitsky, and O. M. Andreeva, “Analysis of QRS detection algorithms barely sensitive to the QRS shape,” in Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), 2017 IEEE Conference of Russian, 2017, pp. 738–740.
[9]   S. Z. Mahmoodabadi, A. Ahmadian, and M. D. Abolhasani, “ECG feature extraction using Daubechies wavelets,” in Proceedings of the fifth IASTED International conference on Visualization, Imaging and Image Processing, 2005, pp. 343–348.
[10] C.-L. Chen and C.-T. Chuang, “A QRS detection and R point recognition method for wearable single-lead ECG devices,” Sensors, vol. 17, no. 9, p. 1969, 2017.
[11] I. Saini, D. Singh, and A. Khosla, “QRS detection using K-Nearest Neighbor algorithm (KNN) and evaluation on standard ECG databases,” Journal of advanced research, vol. 4, no. 4, pp. 331–344, 2013.
[12] M. Yochum, C. Renaud, and S. Jacquir, “Automatic detection of P, QRS and T patterns in 12 leads ECG signal based on CWT,” Biomedical Signal Processing and Control, vol. 25, pp. 46–52, 2016.
[13] H. Beyramienanlou and N. Lotfivand, “Shannon’s energy based algorithm in ECG signal processing,” Computational and mathematical methods in medicine, vol. 2017, 2017.
[14] S. Yazdani and J.-M. Vesin, “Adaptive mathematical morphology for QRS fiducial points detection in the ECG,” in Computing in Cardiology Conference (CinC), 2014, 2014, pp. 725–728.
[15] B. Zhang, L. Sieler, Y. Morère, B. Bolmont, and G. Bourhis, “A Modified Algorithm for QRS Complex Detection for FPGA Implementation,” Circuits, Systems, and Signal Processing, pp. 1–23, 2017.
[16] S. J. Orfanidis, Introduction to signal processing. Prentice-Hall, Inc., 1995.
[17] M. F. Worboys and M. Duckham, GIS: A Computing Perspective, Second Edition, 2 edition. Boca Raton, Fla: CRC Press, 2004.
[18] P. Phukpattaranont, “QRS detection algorithm based on the quadratic filter,” Expert Systems with Applications, vol. 42, no. 11, pp. 4867–4877, 2015.
[19] J. Pan, W. Tompkins, "A Real-Time QRS Detection Algorithm", IEEE Transaction on Biomedical Engineering, Vol. 32, no. 3, pp.230-236 , 1985.